Python中的元組(Tuple)操作實例詳解

引言

在Python中,通過數據結構來保存項目中重要的數據信息。Python語言內置瞭多種數據結構,例如列表,元組,字典和集合等。本堂課我們來講一講Python中舉足輕重的一大數據結構——元組。

在Python中,我們可以將元組看作一種特殊的列表。它與列表唯一的不同在於:元組內的數據元素不能發生改變【這個不變——不但不能改變其中的數據項,而且也不能添加和刪除數據項!】。當我們需要創建一組不可改變的數據時,通常是將這些數據放進元組中~

1.元組的 創建 && 訪問

(1)元組的創建:

在Python中,創建元組的基本形式是以小括號“()”將數據元素括起來,各個元素之間用逗號“,”隔開。

如下:

tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21)
tuple2 = (1, 2, 3, 4, 5)

# 而且——是可以創建空元組哦!
tuple3 = ()

# 小註意——如果你創建的元組隻包含一個元素時,也不要忘記在元素後面加上逗號。讓其識別為一個元組:
tuple4 = (22, )

(2)訪問:

元組和字符串以及列表類似,索引都是從0開始,並且可以進行截取和組合等操作。

如下:

tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21)
tuple2 = (1, 2, 3, 4, 5)

# 顯示元組中索引為1的元素的值
print("tuple1[1]:", tuple1[0])

# 顯示元組中索引從1到3的元素的值
print("tuple2[1:3]:", tuple2[1:3])

2.元組的 修改 && 刪除

(1)元組的修改:

雖然在開頭就說元組不可變,但是它還是有個被支持的騷操作——元組之間進行連接組合:

tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21)
tuple2 = (1, 2, 3, 4, 5)

tuple_new = tuple1 + tuple2
print(tuple_new)

(2)元組的刪除:

雖然元組不可變,但是卻可以通過del語句刪除整個元組。

如下:

tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21)

print(tuple1)		# 正常打印tuple1

del tuple1

print(tuple1)		# 因為上面刪除瞭tuple1,所以再打印會報錯哦!

3.元組的內置方法

元組是不可變,但是我們可以通過使用內置方法來操作元組。常用的內置方法如下:

  • len(tuple):計算元組元素個數;
  • max(tuple):返回元組中元素的最大值;
  • min(tuple):返回元組中元素的最小值;
  • tuple(seq):將列表轉換為元組。

其實更多時候,我們是將元組先轉換為列表,操作之後再轉換為元組(因為列表具有很多方法~)。

4.將序列分解為單獨的變量

(1)

Python允許將一個包含N個元素的元組或序列分別為N個單獨的變量。這是因為Python語法允許任何序列/可迭代對象通過簡單的賦值操作分解為單獨的變量,唯一的要求是變量的總數和結構要與序列相吻合。

如下:

tuple1 = (18, 22)
x, y = tuple1
print(x)
print(y)

tuple2 = ['xiaoming', 33, 19.8, (2012, 1, 11)]
name, age, level, date = tuple2
print(name)
print(date)

如果要分解未知或任意長度的可迭代對象,上述分解操作豈不直接很nice!通常在這類可迭代對象中會有一些已知的組件或模式(例如:元素1之後的所有內容都是電話號碼),利用“*”星號表達式分解可迭代對象後,使得開發者能輕松利用這些模式,而無須在可迭代對象中做復雜操作就能得到相關的元素。

在Python中,星號表達式在迭代一個變長的元組序列時十分有用。如下演示分解一個待標記元組序列的過程。

records = [
    ('AAA', 1, 2),
    ('BBB', 'hello'),
    ('CCC', 5, 3)
]

def do_foo(x, y):
    print('AAA', x, y)

def do_bar(s):
    print('BBB', s)

for tag, *args in records:
    if tag == 'AAA':
        do_foo(*args)
    elif tag == 'BBB':
        do_bar(*args)

line = 'guan:ijing234://wef:678d:guan'
uname, *fields, homedir, sh = line.split(':')
print(uname)
print(*fields)
print(homedir)
print(sh)

(2)

在Python中迭代處理列表或元組等序列時,有時需要統計最後幾項記錄以實現歷史記錄統計功能。

使用內置的deque實現:

from _collections import deque

q = deque(maxlen=3)
q.append(1)
q.append(2)
q.append(3)
print(q)
q.append(4)
print(q)

如下——演示瞭將序列中的最後幾項作為歷史記錄的過程。

from _collections import deque

def search(lines, pattern, history=5):
    previous_lines = deque(maxlen=history)

    for line in lines:
        if pattern in line:
            yield line, previous_lines
        previous_lines.append(line)
# Example use on a file
if __name__ == '__main__':
    with open('123.txt') as f:
        for line, prevlines in search(f, 'python', 5):
            for pline in prevlines:	# 包含python的行
                print(pline)  # print (pline, end='')
            # 打印最後檢查過的N行文本
            print(line)  # print (pline, end='')

123.txt:

pythonpythonpythonpythonpythonpythonpython

python

python

在上述代碼中,對一系列文本行實現瞭簡單的文本匹配操作,當發現有合適的匹配時,就輸出當前的匹配行以及最後檢查過的N行文本。使用deque(maxlen=N)創建瞭一個固定長度的隊列。當有新記錄加入而使得隊列變成已滿狀態時,會自動移除最老的那條記錄。當編寫搜索某項記錄的代碼時,通常會用到含有yield關鍵字的生成器函數,它能夠將處理搜索過程的代碼和使用搜索結果的代碼成功解耦開來。

5.實現優先級隊列

使用內置模塊heapq可以實現一個簡單的優先級隊列。

如下——演示瞭實現一個簡單的優先級隊列的過程。

import heapq
class PriorityQueue:
    def __init__(self):
        self._queue = []
        self._index = 0

    def push(self, item, priority):
        heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
        self._index += 1

    def pop(self):
        return heapq.heappop(self._queue)[-1]

class Item:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __repr__(self):
        return 'Item({!r})'.format(self.name)

q = PriorityQueue()
q.push(Item('AAA'), 1)
q.push(Item('BBB'), 4)
q.push(Item('CCC'), 5)
q.push(Item('DDD'), 1)
print(q.pop())
print(q.pop())
print(q.pop())

在上述代碼中,利用heapq模塊實現瞭一個簡單的優先級隊列,第一次執行pop()操作時返回的元素具有最高的優先級。

擁有相同優先級的兩個元素(foo和grok)返回的順序,同插入到隊列時的順序相同。

函數heapq.heappush()和heapq.heappop()分別實現瞭列表_queue中元素的插入和移除操作,並且保證列表中的第一個元素的優先級最低。

函數heappop()總是返回“最小”的元素,並且因為push和pop操作的復雜度都是O(log2N),其中N代表堆中元素的數量,因此就算N的值很大,這些操作的效率也非常高。

上述代碼中的隊列以元組 (-priority, index, item)的形式組成,priority取負值是為瞭讓隊列能夠按元素的優先級從高到底排列。這和正常的堆排列順序相反,一般情況下,堆是按從小到大的順序進行排序的。變量index的作用是將具有相同優先級的元素以適當的順序排列,通過維護一個不斷遞增的索引,元素將以它們加入隊列時的順序排列。但是當index在對具有相同優先級的元素間進行比較操作,同樣扮演一個重要的角色。

在Python中,如果以元組(priority, item)的形式存儲元素,隻要它們的優先級不同,它們就可以進行比較。但是如果兩個元組的優先級相同,在進行比較操作時會失敗。這時可以考慮引入一個額外的索引值,以(priority, index, item)的方式建立元組,因為沒有哪兩個元組會有相同的index值,所以這樣就可以完全避免上述問題。一旦比較操作的結果可以確定,Python就不會再去比較剩下的元組元素瞭。

如下——演示瞭實現一個簡單的優先級隊列的過程:

import heapq
class PriorityQueue:
    def __init__(self):
        self._queue = []
        self._index = 0

    def push(self, item, priority):
        heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
        self._index += 1

    def pop(self):
        return heapq.heappop(self._queue)[-1]

class Item:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __repr__(self):
        return 'Item({!r})'.format(self.name)

# ①
a = Item('AAA')     
b = Item('BBB')
#a < b  錯誤
a = (1, Item('AAA'))
b = (5, Item('BBB'))
print(a < b)
c = (1, Item('CCC'))
#② a < c 錯誤
# ③
a = (1, 0, Item('AAA'))
b = (5, 1, Item('BBB'))
c = (1, 2, Item('CCC'))
print(a < b)
# ④
print(a < c)

在上述代碼中,因為在①~②中沒有添加所以,所以當兩個元組的優先級相同時會出錯;而在③~④中添加瞭索引,這樣就不會出錯瞭!

總結

到此這篇關於Python中元組(Tuple)操作的文章就介紹到這瞭,更多相關Python 元組(Tuple)操作內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!

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